Label‐free distribution of anti‐amyloid D‐AIP in <i>Drosophila melanogaster</i>: prevention of Aβ42‐induced toxicity without side effects in transgenic flies
Notice bibliographique
Résumé
Soluble oligomers of the 42-amino acid amyloid beta (Aβ42) peptide are highly toxic and suspected as the causative agent of synaptic dysfunction and neuronal loss in Alzheimer's disease (AD). Previously, we have shown that a small, D-amino acid Aβ42-oligomer interacting peptide (D-AIP) can neutralize human Aβ42-mediated toxicity using in vitro and cell-based assays. In the present longitudinal study using a transgenic Drosophila melanogaster model, advanced live confocal imaging and mass spectrometry imaging (MALDI-MSI) showed that the eight amino acid D-AIP can attenuate Aβ42-induced toxicity in vivo. By separating male and female flies into distinct groups, the resultant distribution of ingested D-AIP was different between the sexes. The Aβ42-induced 'rough eye' phenotype could be rescued in the female transgenics, likely because of the co-localization of D-AIP with human Aβ42 in the female fly heads. Interestingly, the phenotype could not be rescued in the male transgenics, likely because of the co-localization of D-AIP with a confounding male-specific sex peptide (Acp70A candidate in MSI spectra) in the gut of the male flies. As a novel, more cost-effective strategy to prevent toxic amyloid formation during the early stages of AD (i.e. neutralization of toxic low-order Aβ42 oligomers without creating larger aggregates in the process), our longitudinal study establishes that D-AIP is a stable and highly effective neutralizer of toxic Aβ42 peptides in vivo. Cover Image for this issue: doi: 10.1111/jnc.14512.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».